Daten: Künstliche Intelligenz Konzepte in der Datenwissenschaft
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Künstliche Intelligenz (Künstliche Intelligenz) in der Datenwissenschaft und behandelt KI-gesteuerte Techniken, Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Anwendungen. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Python, KI-Frameworks und datengesteuerter Entscheidungsfindung.
Kursmodule:

Einführung in Python für KI und Datenwissenschaft
  • Lernen Sie Python-Syntax, Schleifen und Funktionen für KI-Anwendungen kennen.
  • Arbeiten Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn.
  • Richten Sie Python-Umgebungen mit Jupyter Notebooks und Anaconda ein.
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence)
  • Verstehen Sie die Kernprinzipien der KI und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft.
  • Erfahren Sie mehr über überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen.
  • Erkunden Sie die Rolle der KI in prädiktiven Analysen, NLP und Automatisierung.
Maschinelle Lerntechniken in der KI
  • Implementieren Sie Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen.
  • Arbeiten Sie mit Entscheidungsbäumen, Support-Vector-Machines (SVMs) und Ensemble-Modellen.
  • Verstehen Sie Bias, Varianz und Modelloptimierungstechniken.
Deep Learning und neuronale Netze
  • Lernen Sie die Struktur künstlicher neuronaler Netze (ANNs) kennen.
  • Arbeiten Sie mit TensorFlow und Keras, um Deep-Learning-Modelle zu entwickeln.
  • Trainieren Sie CNNs für die Bilderkennung und RNNs für die sequentielle Datenverarbeitung.
KI-gesteuerte Datenmodellierungstechniken
  • Implementieren Sie Techniken zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse.
  • Erfahren Sie, wie KI die Datenvisualisierung und Vorhersagemodellierung verbessert.
  • Optimieren Sie die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning.
Modellbewertung und Leistungskennzahlen
  • Erkunden Sie Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score.
  • Verstehen Sie Kreuzvalidierung, Überanpassung und Regularisierung.
  • Lernen Sie Modelloptimierungstechniken für KI-gesteuerte Lösungen kennen.
Künstliche Intelligenz in der Praxis
  • Erkunden Sie KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in autonomen Systemen.
  • Arbeiten Sie an prädiktiven Analysen und Automatisierungslösungen.
  • Erfahren Sie mehr über die Ethik und die Herausforderungen der KI-Implementierung.
Praktische KI- und Datenwissenschaftsprojekte
  • Wenden Sie KI-gesteuerte Techniken auf reale Datensätze an.
  • Arbeiten Sie an Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen.
  • Entwickeln Sie End-to-End-KI-Lösungen für Geschäftsanwendungen.

Der Kurs vermittelt ein tiefes Verständnis für die Anwendungen und Techniken der Künstliche Intelligenz in der Datenwissenschaft.